每篇稿件过五个工位 · 判定口径公开 · 判不准的说判不准
规则/统计生成 本报告由规则引擎 + 统计信号自动生成，不含模型直出的文本，仅供参考
舆情体检报告
理想 L6
规则/统计信号，结论标「疑似」，仅供参考——算法判断不下定论
查 理想 的承诺兑现（6 条）→
舆情健康度：一般
33% 的报道营销维度扣分，阅读时留意区分事实与宣传表述
12
报道总数
6
覆盖来源
91.7
平均质量分（n=12）
0
多源集中报道
同级参照 · 跟 20~30万 · 插混/增程 里有报道的 9 款比
（0 篇报道的车没有指标，不算进分母）
报道总数
12篇
同级第 72% · 同级均 8.7篇
高=被报道得多，只是关注度
覆盖来源
6家
同级第 67% · 同级均 4.7家
高=来源杂，便于交叉比对
平均质量分
91.7
同级第 31% · 同级均 92.9
高=这批报道写得更实
营销维度扣分占比
33%
同级第 75% · 同级均 26.9%
高=宣传口径的稿子占比大，该警惕
报道总数和覆盖来源不代表好坏——营销维度扣分的稿批量铺开时，这两个数也会一起涨。
只有质量分（绿）和营销扣分占比（红）标了方向。
比率类指标只统计报道数 ≥3 篇的车：只有 1 篇被扣分的稿时「占比」就是 100%，那是巧合不是画像。
同期多源集中报道检测
口径：同一事件在 ≤3 天内被 ≥2 家来源报道，且营销话术句占比 ≥50%。这是文本统计结果，不代表报道方之间存在协同
未出现符合口径的多源集中报道（多源突发 + 营销话术占比偏高）
媒体画像 —— 谁在报道、成色如何
汽车之家
新浪汽车
汽车之心
全体基线
轴：声量占比 / 平均质量分 / 客观稿率 / 信源具名率
虚线：后三轴为全体均值，声量轴为各家均分线
| 来源 | 报道数 | 平均质量分 | 营销扣分 | 标题夸张词 | 倾向偏移 |
|---|---|---|---|---|---|
| 汽车之家 | n=6 | 样本不足（n=6） | 2 | 0 | — |
| 新浪汽车 | n=2 | 样本不足（n=2） | 0 | 0 | — |
| 和讯汽车 | n=1 | 样本不足（n=1） | 1 | 0 | — |
| 太平洋汽车 | n=1 | 样本不足（n=1） | 0 | 0 | — |
| 汽车之心 | n=1 | 样本不足（n=1） | 1 | 0 | — |
| 第一电动 | n=1 | 样本不足（n=1） | 0 | 0 | — |
谈判弹药单
把已有公开记录整理成进店前核对清单；没有证据的项目保持空态。
避坑面 —— 召回 & 价格变动
该车型暂无召回记录
历史调价事件（理想 L6）
三年保值率
暂无公开数据—— 中国汽车流通协会 / 全国工商联汽车经销商商会保值率报告尚未覆盖该车型，不估算不编造